Introduction to Machine Learning with Python

Introduction to Machine Learning with Python pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

出版者:O'Reilly Media
作者:Sarah Guido
出品人:
页数:400
译者:
出版时间:2016-5-25
价格:USD 49.99
装帧:Paperback
isbn号码:9781449369415
丛书系列:
图书标签:
  • Python
  • 机器学习
  • machine.learning
  • 计算机
  • 计算机科学
  • Programming
  • ML
  • CS
  • machine learning
  • python
  • data science
  • introduction
  • algorithm
  • deep learning
  • programming
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具体描述

作者简介

Andreas C. Müller

scikit-learn库维护者和核心贡献者。现任哥伦比亚大学数据科学研究院讲师,曾任纽约大学数据科学中心助理研究员、亚马逊公司计算机视觉应用的机器学习研究员。在波恩大学获得机器学习博士学位。

Sarah Guido

Mashable公司数据科学家,曾担任Bitly公司首席数据科学家。

目录信息

读后感

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在基于TensorFlow的深度学习框架大红大紫之前,其实在2010年前后流行过很多的经典机器学习框架。比如KNN,比如支撑向量机,比如随机森林。相对于深度学习的理论,这些经典的机器学习算法构建在更为精密的数学推导上。运筹学,最优化理论,数学分析,数理统计和随机过程构成了这...  

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扫码关注公众号 「图灵的猫」,点击“学习资料”菜单,可以获得海量python、机器学习、深度学习书籍、课程资源,以及书中对应习题答案和代码。后台回复SSR更有机场节点相送~ 入门避坑指南 自学三年,基本无人带路,转专业的我自然是难上加难,踩过无数坑,走过很多弯路。这里我...  

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用户评价

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本书侧重点在使用scikit-learn库把机器学习主流模型跑起来,非常适合没有数学和AI背景的程序员入门,读完之后掌握各种参数用法和基本的Pipeline, 就可以成为合格的调包工程师了~

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认认真真学了一遍

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本书侧重点在使用scikit-learn库把机器学习主流模型跑起来,非常适合没有数学和AI背景的程序员入门,读完之后掌握各种参数用法和基本的Pipeline, 就可以成为合格的调包工程师了~

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学做调参侠,我连要做什么项目都想好了,跃跃欲试……

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很好的入门书,浅显易懂,算比较容易读的英文书了。适合看了一堆理论书还对各种算法没有形象认识的入门者,理论看再多不落地也挺难理解的,这本通过sklearn教你如何实践,知道用什么包才能成为合格的调包侠呀~

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